智能交通系统是未来交通系统的发展方向，是交通事业的一场革命。通过先进的信息技术、通信技术、控制技术、传感技术、计算器技术和系统综合技术有效的集成和应用，使人、车、路之间的相互作用关系以新的方式呈现，从而实现实时、准确、高效、安全、节能的目标。随着人口的增加，物质生活水平的提高，越来越多的人选择购买小汽车，只是为了出行旅游、购物、上班的方便。道路是有限的，而小汽车是越来越多的，随着小汽车的普及进程的
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2024-02-16 12:05:49
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一文了解强化学习，Q-learning,DQN，DDPG等。
原创
2022-10-17 12:14:15
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https://www.toutiao.com/a6652493457161978376/2019-01-31 11:12:13深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。简介 深度强化学习的框架深度学习具有较强的感知能力，但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力，对感知问题束...
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2019-02-04 11:18:35
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value-based，价值学习：DQN。构建一个神经网络，输入是state，有多个输出对应采取每个action到最后所能获得的累加奖励Q-value。一开始这个网络估计出来的Q-value很差，我们使用TD算法，让 \[ target = r(a_t|s_t) + \lambda Q(s_{t+1 ...
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2021-07-14 16:08:00
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交通探界者为保障城市道路畅通，加快信号配时智能化建设，响应“城市道路交通文明畅通提升行动计划”。滕州交警对北辛路进行了全方位深入调研，采取逆向可变、二次过街、双向可靠绿波、绿波推送等优化措施对道路交通进行系统优化，并取得了良好效果！ 二次过街示意图一、 道路概况北辛中路是滕州城区东西主干道，东连龙泉路，西接平行北路，道路两侧单位、住宅遍布，是承载交通运输、展示城市形象的一条门户道路。 道路为
深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
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2022-07-29 09:09:25
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文章目录多模态研究学习多模态储备知识---数据模态1 多模态综述2 X-VLM3 ERNIE-VILG4 FLAVA5 OFA6 STA7 多模态行为识别综述8 Text2Images or Text2Video9 多模态数据集 多模态研究学习2021年诺贝尔生理学、医学奖揭晓，获奖者是戴维·朱利叶斯（DavidJulius）和阿代姆·帕塔博蒂安（Ardem Patapoutian），表彰他们在
深度学习是一种技术方法，大模型是这种方法的产物和应用，而强化学习是一种解决问题的框架（方法论和控制系统），它可以利用深度学习和大模型作为其强大的工具。 深度学习： 是一个复杂的、多层的“神经网络”，能够从海量数据（比如数百万张游戏画面）中学习并识别出复杂的模式（比如什么是“敌人”，什么是“奖励”）。 ...
作者：宋绪杰编者按：随着城市化和新兴智能
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2022-07-29 09:03:57
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结论速递强化学习是由两部分组成的：智能体和环境。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境中获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作 （action），这个动作也称为决策（decision）。这个动作会在环境中被执行，环境会根据智能体采取的动作，输出下一个状态以及当前这个动作带来的奖励。智能体的目的就是尽可能多地从环境中获取奖励。智能体由策略，价值函数及模型构成，智能体的决策过程分为
强化学习的理论框架——马科夫决策过程（MDP）强化学习，本质上是让计算机学会自主决策的方法论。而马可夫决策过程（Markovdecisionprocess,MDP）则是强化学习中，对现实问题进行建模的数学模型，它把所有的现实问题都抽象为：智能体与环境的互动过程；在互动过程中的每个时间步，智能体都收到环境的状态（环境向智能体呈现一种情况），智能体必须选择相应的响应动作，然后在下一个时间步，智能体获得
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2018-05-02 10:57:54
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1. 多智能体强化学习(MARL)核心概念多智能体系统(MAS)中，多个智能体同时学习并相互影响，产生了单智能体RL中不存在的独特挑战：1.1 关键特性• 非平稳性：其他智能体的学习使环境动态变化
• 信用分配：难以确定个体对全局奖励的贡献
• 通信结构：智能体间信息交换的协调
• 合作与竞争：混合动机的复杂交互1.2 主要算法类别算法类型代表方法适用场景完全中心化MADDPG合作型任务完全去中心
从离散空间到连续空间在之前提到的强化学习任务中，都是有限的MDP框架，即动作空间及状态空间的个数都是有限个。然而，现实生活中的很多问题动作空间与状态空间并非离散的，而是连续的。那么如何用强化学习的理论基础去解决问题呢？主要有两种思路：离散化处理、函数逼近。离散化处理：指的是把连续空间用区域o化的方式划分成有限的个数。具体的处理手法有Tilecoding及Coarsecoding。函数逼近：指的是把
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2018-05-02 11:08:53
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深度强化学习算法ACTOR-CRITIC复习一下经典的Policy-Gradient：先让agent和环境互动一下，最后一项某时刻t，做出动作at，可以计算出这个状态st，再看出奖励r多大。把这些奖励从t到T加起来。r前面的系数γ可以抛弃一些时间轴上久远的值，可以设0.9到1之间。b是基线，这项的目的是括号中的值有正有负。如果正数，要增加在这个状态采取这个动作的几率。这就是策略梯度（Policy-
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2024-03-17 17:45:04
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目标识别 （1）并交集 （2）非极大值抑制 (Non-maximum suppression, NMS) 在目标检测过程中，对于一个物体，会预测出多个位置范围（boundingbox, bbox），NMS 就是要排除与真实情况重叠度低的位置范围，只保留重叠度最高的那个重叠度低位置范围的位置信息。 （ ...
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2021-10-27 09:11:00
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深度强化学习简述 0 写在前面 主要参考《A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning》 1 引言 如今广泛意义上的机器学习既包括传统的偏向数理统计方面的机器学习，也包含基于神经网络的深度学习，也有基于奖励机制的半监督式机器学习，即强化学习，它是一类特殊
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2019-12-29 22:34:00
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目录 1.1 决策（Decision Making）1.2 应用1.2.1 飞行器防撞1.2.2 自动驾驶1.2.3 乳腺癌筛查1.2.4 金融消费与投资组合配置1.2.5 分布式野火监测1.2.6 火星科学探索1.3 方法1.3.1 显式编程1.3.2 监督学习1.3.3 优化理论1.3.4 规划1.3.5 强化学习1.4 历史发展1.4.1 经济学1.4.2 心理
四类小球，挑战不同决策路径Go-Bigger采用Free For All（FFA）模式来进行比赛。比赛开始时，每个玩家仅有一个初始球。通过移动该球，玩家可吃掉地图上的其他单位来获取更大的重量。每个队伍都需和其他所有队伍进行对抗，每局比赛持续十分钟。比赛结束后，以每个队伍最终获得的重量来进行排名。在一局比赛中共有分身球、孢子球、食物球、荆棘球四类球。分身球是玩家在游戏中控制移动或者技能释放的球，可以
模块概览子模块 主要包括8个子模块： 每一组PWM模块的输入信号主要有：类别信号功能同步信号EPWMxSNYCI同步输入信号TripZoneTZ1~TZ3TripZone输入TRIPINTRIPIN1~12故障/错误输入ECCDBLERRECC错误EMUSTOP（TZ6）CLOCKFAIL时钟失效（TZ5）EQEPxERR（TZ4）PIEERRPIE错误COMPxOUT比较器输
文章目录 0 写在前面 1 推荐书籍 2 入门简介 2.1 机器学习 2.1 RL的特点 2.3 实例 3 rewards 3.1 奖励假设 3.2 举例 4 Sequential Decision Making(序列决策制定) 4.1 两个基本问题 4.1.1 强化学习 4.1.2 规划 5 智能
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2020-03-04 12:26:00
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